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3 分钟搞定 web 登录,这样式爱了

大家好,我是小富~在我最开始写文章的时候曾经写过一篇文章 基于 Java 实现的功能,因为刚开始码字不知道写点什么,就简单弄了个的Demo。 从此我就开启不厌其烦的解答各种疑问问题大面积出现的时候我就想过再出一个完整版的demo,可家里工作一大堆事搞得一点精力都没有,一直拖到了现在,正好现在把这个登录功能用在了自己的项目上,借此机会分享出来了 功能流程整个功能的逻辑很简单,前端调起摄像头,后拍照上传到后台,后端SDK出图片中的特征后,与数据库内的用户特征做比对,比对成功(相似度在0.8~1之间即算同一个)登录,如但数据库内未比对成功则视为新用户注册 SDK地址 可能会有抬杠为啥你不自己写个问,问就是不会! 源码下载web登录的完整源码已经上传到Github了,源码地址 ,如果有问题随时咨询吧。

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千呼万唤,web登录完整版来了,这样式我爱了

在我最开始写文章的时候曾经写过一篇文章 基于 Java 实现的功能,因为刚开始码字不知道写点什么,就简单弄了个的Demo。 功能流程整个功能的逻辑很简单,前端调起摄像头,后拍照上传到后台,后端SDK出图片中的特征后,与数据库内的用户特征做比对,比对成功(相似度在0.8~1之间即算同一个)登录,如但数据库内未比对成功则视为新用户注册 申请SDK启动项目之前先做一点准备工作,因为使用的是三方的SDK,所以要先在平台申请一个账号,然后在下载对应版本的SDK。 “官网地址:https:ai.arcsoft.com.cnucenterresourcebuildindex.html#login 可能会有抬杠为啥你不自己写个问,问就是不会! 源码下载web登录的完整源码已经上传到Github了,关注公众号:程序员内点事,回复【】,获取下载地址,如果有问题随时咨询吧。

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    基于 Web 端的身份验证

    本文首发于政采云前端团队博客:基于 Web 端的身份验证https:www.zoo.teamarticleweb-face-recognition?效果展示? 效果图前言近些年来,随着生物技术的逐渐成熟,基于深度学习的技术取得了突破性进展,准确率显著提高。 目前,市面上的应用场景主要集中在移动端,而基于 Web 浏览器端的身份验证方案较少。 本文将介绍基于 Web 浏览器端的身份验证的整体方案,以及重点讲解如何在 Web 浏览器中实现自动采集。场景描述及分析适用场景:身份实名认证。 ,用于完成检测、和特征点检测任务,可以在浏览器中进行

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    Android特征

    ,在完成了注册之后我们该如何出用户的特征,从而通过获取用户信息。 的全部流程集成在官方 Demo 的 DetecterActivity 文件中。 还是来了解几个概念追踪 FT年龄检测 Age性检测 Gender其中追踪 FT 与检测 FD 功能基本一致(甚至代码基本都是相同的),Age 引擎用于年龄,Gender 引擎用于 流程整体上比注册还要简单,官方提供了很好的封装供我们使用,我们来看看流程。 在获得这个信息后,我们调用FR引擎出特征值信息,然后使用AFR_FSDK_FacePairMatching特征值匹配方法,一一的与我们程序中原来存储的特征进行匹配,取出其中匹配值最高的那组特征值

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    转换为灰度图,降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(d:haarcascadeshaarcascade_frontalface_alt.xml) # 探测 # 根据训练的数据来对新图片进行的过程。 必选参数,其他可以不写  scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层数,通常范围1.01~1.5 参数越小,层数越多,结果越精确  minNeighbors = 1, #为5表示有5次重叠才认为存在   minSize = (1,1),#寻找的最小区域) # 处理探测的结果print ({0}.format(len(faces)))for(x,y,w,h) in faces:    cv2.

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    1.的难点用户配合度相似性易变形2.的评测方法LFW数据集(Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像,其中5749个,1680有两幅及以上的图像 ,4069只有一幅图像。 该数据库采集的是自然条件下图片,目的是提高自然条件下的精度。

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    基于OpenMV的,支持注册、检测、

    github.com1061700625OpenMV_Face_Recognition>> author: SXF>> email: songxf1024@163.com>> description: 用LBP特征进行 ,可进行注册、检测与 Pin7高电平一次,触发注册;默认低电平 UART1(Pin1)输出调试信息 UART3(Pin4)输出结果,当成功后,返回“Find It”(可自定义修改 = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # dir_lists = os.listdir(rootpath) # 路径下文件夹 dir_num = len ,但由于SD卡内无文件,无法匹配? 按下F1按键,进入注册模式,连续拍5张照存入SD卡(拍摄时绿灯快闪50ms,拍摄完绿灯闪1000ms)?再,可完成(红灯闪1000ms)。摄像头向IoT平台发送消息,以示匹配成功?

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    face++

    该系统主要分为:1.数据库:500万张图片和2000个,而且删除了LFW中特有的,其分布如下(网上搜集的图片有一个长尾效应:就是随着图片数量的增加不利于网络性能)?

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    What-

    ,是基于部特征信息进行身份的一种生物技术。 传统的技术主要是基于可见光图像的,这也是们熟悉的方式,已有30多年的研发历史。 这项技术在近两三年发展迅速,使技术逐渐走向实用化。技术流程?系统主要包括四个组成部分,分为:图像采集及检测、图像预处理、图像特征提取以及匹配与就是将待特征与已得到的特征模板进行比较,根据相似程度对的身份信息进行判断。 算法?一般来说,系统包括图像摄取、定位、图像预处理、以及(身份确认或者身份查找)。

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    python

    目录1 读取图片2 将图片灰度转换3 修改图片尺寸4 绘制矩形_圆5 检测6 检测多张7 检测视频中的8 训练数据并 8.1 训练数据8.2 1 读取图片# 导入模块import 8 训练数据并8.1 训练数据import osimport cv2import sysfrom PIL import Imageimport numpy as np def getImageAndLabels face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(faces,np.array(ids)) # 保存文件 recognizer.write(trainer.yml)8.2 npimport os # 加载训练数据集文件recogizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()recogizer.read(.trainer.yml) # 准备的图片 face_detector.detectMultiScale(gray)for x, y, w, h in faces: cv2.rectangle(reSize, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) #

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    OpenCV之三:自己的

    本系列文章用的是opencv2,最新版的opencv3.2的代码请参考文章:OpenCV之自己的——C++源码放送(请在上一篇文章末尾查看) 在之前《OpenCV之一:数据收集和预处理 》和《OpenCV之二:模型训练》两篇博客中,已经把的整个流程全部交代清楚了。 包括今天这篇方面的内容都已经在上述第二篇博客中的代码中有所体现。只是今天的内容会让结果更加的形象化。仅此而已。可以说,本篇的内容是前面诸多内容的一个整合。所以今天的内容也很简洁。 2、加载检测器,加载模型。3、检测4、把检测到的模型里面的对比,找出这是谁的。5、如果是自己的,显示自己的名字。 stop) { cap >> frame; 建立用于存放的向量容器 vector faces(0); cvtColor(frame, gray, CV_BGR2GRAY); 改变图像大小,使用双线性差值

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    Android 注册

    但是在面对特殊的应用场景时,的功能还是有一定的用处的,比如在考勤领域。 该项目基于讯飞SDK实现的检测,使用face++的webapi实现的注册以及注册即将一张图片中的信息,提取出特征值,将该特征值与员信息建立联系。 (FR引擎)当检测出时,对进行,如果特征集合中存在该信息,读取出该信息及员信息。 第三步:经过上述的两部,我们已经成功的从图片中到了,并且将该在图片中的位置获取到了,接下来我们要做的就是使用 FR 引擎该位置中的特征信息。if (! 在下一篇中,我们再来看看官方 Demo 中是如何实现的。

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    NodeJS(3)

    获取到了access_token其实我们已经完成了鉴权操作,http请求我们也已经进行封装,下一步其实就可以开始调用API实现上一篇文章的功能了。 首先我们一样先调取检测接口试试水:检测接口:我们先来看看文档对该接口的介绍:? 3.实现功能API使用SDK可以直接直接封装好的方法,而调取API我们则需要手动封装方法调用已封装好的http请求发起请求。总结:其实工智能基于前的基础进行使用是很简单的。 吴坤我们使用现成的SDK或者自己封装调用API,其实难度系数都不高,因为最难的真正实现的逻辑操作现有的API已经实现,我们无需去关心它如何进行,而只需调用API就可以进行系列文章到本篇就结束了,有兴趣研究原理的可以自行去进行研究。

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    NodeJS(2)

    上一篇介绍了NodeJS实现中的注册,搜索,检测功能。可以看到其实抛开用户量不说,其实任何想要实现的功能最终用NodeJS都是可以实现的。 今天我们来看下SDK文档关于其他的接口,我们可以来看看整套具体有什么功能,我们可以怎么在实际应用中去进行应用呢? 这样的返回其实也是可以的,但是本质就是为了提升用户体验,降低操作复杂性,所以其实还有一种方案可以在用户不存在的情况进行将该静默注册到库,就是添加参数action_type: REPLACE ,判断其中的是否为二次翻拍(举例:如用户A用手机拍摄了一张包含的图片一,用户B翻拍了图片一得到了图片二,并用图片二伪造成用户A去进行操作,这种情况普遍发生在金融开户、实名认证等环节。) 到这里其实SDK关于的所有接口都介绍完毕了。其实还有几个接口,必须账户进行企业实名认证才有权限调用,在这里我就不介绍了。本篇内容到这里差不多结束了。

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    vue demo

    看到很多网上 vue 实现的 demo ,很多都是不成形的源码。没办法,工作需要,自己借鉴的写了一个demo。 ( 可以满足所有的需求 )1.需要引入 tracking.js 第三方库2.检测到自动 stop3.canvas 压缩图片体积 正在上传中........... export default { name tracker,video,context,canvas){ let that = this; let set_clear; set_clear = setTimeout(function(){ 每秒 检测 that.first){ if --- > else 检测到 success() =>{} event.data.forEach(function(rect) { if(rect.x){ that.first

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    Python OpenCV (

    库的版本OpenCV 3.4.1 (cp36)■haarcascades下载https:github.comopencvopencvtreemasterdatahaarcascades以下训练库之间的区待调查 import cv2 # 引入训练库“haarcascade_frontalface_default.xmlface_patterns = cv2.CascadeClassifier(rD:opencv-masterdatahaarcascadeshaarcascade_frontalface_alt.xml ) # 读取图片image = cv2.imread(C:Usersx230DesktopDSCF9093.JPG) # 获取到的faces = face_patterns.detectMultiScale (image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=4, minSize=(40, 40)) # 将到的框出来for (x, y, w, h) in faces: cv2 .rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 生成一张新的图片保存结果cv2.imwrite(C:Usersx230Desktopresult.png

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    树莓派实际应用:门禁

    在上一篇文章树莓派调用百度API实现,我们完成了树莓派的基础环境配置,功能也测试成功了,现在我们做一个小小的案例来实际应用一下,我们想树莓派成功后,发送蓝牙串口数据给 GPIOimport base64import timeimport bluetooth from bluetooth_test import bt_open,servo_init,bt_close#百度 def go_api(image): result = client.search(str(image, utf-8), IMAGE_TYPE, GROUP);#在百度云库中寻找有没有匹配的 if name + + Time: + str(curren_time)+n) f.close() return 1 if result == pic not has face: print(检测不到 ) if True: getimage()#拍照 img = transimage()#转换照片格式 res = go_api(img)#将转换了格式的图片上传到百度云 if(res == 1):#是库中的

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    应用之“变

    相关的应用也越来越多:如相机中嵌入检测,拍照时实时将标注出来;又比如一些相册应用,能根据进行照片分类;再比如支付宝的扫登录,将作为个身份ID。 这些应用都以检测、技术为基础,检测指将定位出来,找到所在位置,而则是匹配出这个是谁,不过通常我们将这两项技术统称为。 随着深度学习的应用,的准确度得到了较大提升,也涌现出了一批相关的初创企业,典型的如旷视科技的Face++,准确度一直处于世界前列,产品合作也很多,应用广泛。 “变”应用也是以为基础,通过对照片中的进行一些操作(如形变、替换等),从而达到趣味性的照片效果,总体上有如下几类:一、效果分类1、拉伸形变? 这类效果现在在很多app上都有应用,如美图秀秀、in、Snapchat等,在定位到后,在某些位置贴图,从而形成趣味效果,特是实时视频,贴图跟随,甚至会有增强现实的体验。3、交换?

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    懂点

    那么今天的小课堂开始,我们主要讨论以下两点:一、技术的简单认知二、的应用场景一、技术的简单认知我们来看看技术的原理是怎样的,首先我们了解下的大致流程 ? 1.图像的采集和预处理图像的采集是的基础,如果连基础的库都没有的话,又何谈呢? 但是随着的场景增加,我们在前首先要检测图像中是否含有。 5.活体鉴生物特征的共同问题之一就是要区该信号是否来自于真正的生物体,比如,指纹系统需要区的指纹是来自于的手指还是指纹手套,系统所采集到的图像,是来自于真实的还是含有的照片 二、的应用场景了解了的基本原理,我们再看看能运用到什么场景中?场景有很多,如安防领域来发现犯罪分子,认证用来门禁和手机解锁等。

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    技术优缺点,技术的原理

    现如今,在案件侦破,小区门禁,手机解锁等等方面,我们都需要用到技术,这项技术应用到了很多的场景当中,对于日常的生活来说也提供了不少的便利,下面我们就将为大家介绍技术。 ,而且通过技术,可以不易察觉,不会陷入被伪装欺骗的地步。 虽然技术的优点非常多,但是我们也需要注意到它的缺点,因为类的部或多或少存在着一定的相似性,所以对于的外形来说,它是很不稳定的,而且有些技术还可能会导致信息的泄露。 二、技术的原理技术的一种,主要是通过类的面部特征来进行身份确认,在判断出是否存在之后,就会开始检测部的位置和大小,根据检测出来的信息,就可以提出身份特征,然后和已知的之间进行对此 技术在现在的社会中已经越来越普遍了,我们也日常的生活中随处可见技术,有些小区也是可以通过技术来确定身份,不过我们在进行的过程,也要多加注意保护自己的信息。

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